인공지능/대학교 강의 정리
[인공지능] Goal Reduction (문제축소 기법)
https://sssbin.tistory.com/120 [인공지능] Goal Reduction (문제축소 기법) 문제축소 - 문제 묘사를 문제 축소 연산자를 사용하여 부분 문제 묘사로 변환, 즉 간단한 문제로 분할하는 과정 - 상태공간 탐색 문제 @ 출발상태들의 조합, S @ 상태묘사를 다른 상태묘사로 변환 sssbin.tistory.com
[인공지능] 파이썬 설치 환경 변수 설정 / pip 명령어 오류 해결법
https://bigphu.tistory.com/96 [Python] 파이썬 설치 환경 변수 설정 / pip 명령어 오류 오랜만에 파이썬 작업을 하려고 하는데 아래 오류메시지와 함께 vs code 에서 pip 명령어가 먹지 않았다. 'pip' 용어가 cmdlet, 함수, 스크립트 파일 또는 실행할 수 있는 프로그램 이름으로 인식되지 bigphu.tistory.com 게임 실행에서 pip 명령억가 실행이 되지 않아 해결법을 찾아보았다
[인공지능] 땅 따먹기
vs code 에서 땅 따먹기 system.py가 실행되지 않을 때 해결하는 방법 https://vhrehfdl.tistory.com/54 [ Pandas ] ImportError: No module named pandas * Error Message ‘ImportError: No module named pandas’ * Problem pandas가 설치되어 있는데도 pandas module이 없다고 나오는 경우가 있다. * Solution 두가지 방법이 있는데 대부분 첫번째 방법으로 해결된다. 최신버 vhrehfdl.tistory.com ==> 솔루션 1을 적용하니 해결 되었다 machine.py 의 코드를 고쳐서 땅 따먹기 게임이 실행되게 하는 게 목표 팀 분담 역할 - 인접한 노드로 확장 - 휴리스..
[인공지능] 유전 알고리즘 (Genetic Algorithm)
https://velog.io/@minjujuu/%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5-Genetic-Algorithm [인공지능] Genetic Algorithm Genetic Algorithm은 생물학을 기반으로 하고 있다 문제를 chromosome을 나타내는 vector로 표현한다 velog.io
[인공지능] 조합 최적화 (combinatorial optimization)
https://velog.io/@minjujuu/%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5-combinatorial-optimization-%EC%A0%95%EB%A6%AC [인공지능] combinatorial optimization 정리 중요한 영향을 주는 key parameter의 조합을 찾아 최적화 문제를 푸는 것Hill-climbingBest-first searchBeam searchA\* search일부 트리만 보는 서치 기법현재 해를 기준으로 가까운 이웃 노드들만 보고 좋은 방향 velog.io
[인공지능] 게임 트리 서치 (Monte-Carlo Tree)
https://velog.io/@minjujuu/%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5-Monte-Carlo-Tree-search [인공지능] Monte-Carlo Tree search Min-max tree는 경우의 수가 많은 게임에서 실제 적용이 어렵다많은 수를 내다보아야 하는데,Depth에 따라 move에 수가 빠르게 증가하고컴퓨터 연산에 한계로 인해 깊게 탐색하기 어려운 경우가 존재 velog.io
[인공지능] 게임 트리 서치 (Min-Max tree)
https://velog.io/@minjujuu/%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5-Min-max-tree [인공지능] Min-max tree 2 player 게임에만 적용할 수 있다이러한 특징을 만족시켜야 한다 1) 게임의 모든 룰과 약속들이 명시되어야 함2) 모든 플레이어에게 모든 정보가 똑같이 균등하게 제공되어야 함root에서 각각의 방 velog.io https://velog.io/@digh0515/AI-5-1.-Alpha-Beta-Pruning-%EC%95%8C%ED%8C%8C%EB%B2%A0%ED%83%80-%ED%94%84%EB%A1%9C%EC%8B%9C%EC%A0%80 https://lordofkangs.tistory.com/205 [인공지능] 게임트리 ( 알..
[인공지능] 경험적 탐색(Informed search) 기법 비교
https://velog.io/@minjujuu/%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5-%EA%B2%BD%ED%97%98%EC%A0%81-%ED%83%90%EC%83%89Informed-search%EA%B8%B0%EB%B2%95-%EB%B9%84%EA%B5%90 [인공지능] 경험적 탐색(Informed search)기법 비교 경험적 탐색 기법은 상태 공간에 대한 정보를 이용함으로써 탐색 효율을 높일 수 있다.h(n)이라는 휴리스틱 함수를 사용하는데,h(n)은 특정 상태로부터 목표 상태까지의 비용이고 실제로는 추정 velog.io 언덕 오르기 (Hill-Climbing) https://lordofkangs.tistory.com/200 [인공지능] 언덕 등반 기법 (Hill-Cl..